말단배송 로봇을 위한 트랜스포머 기반 객체 추적

초록

최근 비대면 사회의 지속으로 온라인 쇼핑 증가로 인한 택배량 급증과 익일배송 서비스로 인해 택배기사의 작업 부담이 가중되고 있다. 또한, 일부 아파트의 택배 차량 출입통제로 인한 도보배송으로 배송시간 및 노동강도가 증가하였다.이처럼 온라인 상거래 성장 및 복합단지의 배송트럭 진입불가로 인해 배송기사의 노동부하가 증가하면서, 배송기사의 근로환경을 개선하기 위한 로봇기 반말단배송시스템이 요구된다. 말단배송 로봇 개발을 위해 다양한 기술이 필요하지만, 본 논문은 영상기반 객체 추적을 이용한 사람객체 추적을 통해 작업자인 택배기사를 추종하거나 이외 사람들을 인식하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 따라서, 본 논문에서는 화물 운송 자율주행 로봇을 위해 객체 가려짐에 견고한 다중 객체추적모델을제안한다. ID변환에 견고한 객체추적을 위해 트랜스포머 기반객체추적 알고리즘인 Trackformer를 이용하였고, 실제 로봇이 움직이는 환경과 적합한 데이터를 통해 학습하였다. 그 결과 해당 모델은 68.3%의 정확도로 사람객체를 추적하는 것을 확인하였다.